Introdução
Este artigo é publicado pela Zima e baseia-se num vídeo de Noichi Zero, um criador de conteúdo tecnológico japonês conhecido por levar servidores de placa única e hardware de laboratório doméstico ao limite. Nós, da Zima, agradecemos sinceramente a Noichi Zero pela sua criatividade, humor e disposição para usar o ZimaBoard 2 como base para experiências que vão consistentemente muito além do esperado. O seguinte é uma adaptação editorial da transcrição do seu vídeo, reestruturada para um público focado em tecnologia. Todos os dados, custos, comportamentos de IA e resultados são preservados diretamente do conteúdo original.
O que acontece quando deixamos de pedir a uma única IA para fazer tudo — e em vez disso construímos uma empresa com cinco modelos de IA diferentes, cada um com uma personalidade distinta, um papel definido e um espaço de trabalho partilhado? Essa é exatamente a questão que Zero quis responder neste experimento. Usando cinco unidades ZimaBoard 2 como nós de computação independentes, um servidor Discord como camada de comunicação partilhada e um NAS (Armazenamento em Rede) como sistema de ficheiros partilhado, ele montou uma equipa de IA multi-agente retirada dos principais fornecedores mundiais de IA e deu-lhes tarefas reais para completar. Os resultados foram produtivos, caóticos, surpreendentemente divertidos e genuinamente instrutivos sobre o estado atual da IA agente.
A Configuração: Por que ZimaBoard 2 e por que agora
Enquanto o projeto a longo prazo de Zero — construir um cluster completo de supercomputador a partir de cinco unidades ZimaBoard 2 ligadas via InfiniBand de 56Gbps — ainda está em progresso, o hardware já estava disponível e pronto para ser utilizado. Em vez de deixar cinco nós de servidor doméstico capazes parados enquanto o suporte personalizado está a ser impresso em 3D, Zero reutilizou-os para um tipo diferente de experimento: uma equipa de IA multi-agente a funcionar simultaneamente em cinco computadores independentes.
Cada ZimaBoard 2 foi instalado com Ubuntu (Linux), configurado como um nó de servidor doméstico autónomo, e atribuído para executar um agente IA. A escolha do ZimaBoard 2 foi prática — é de baixo consumo, sempre ligado, e suficientemente capaz para executar cargas de trabalho de servidor continuamente sem o overhead de uma máquina desktop completa. Como o Zero nota:
"Não é obrigatório usar o ZimaBoard para isto. Um Raspberry Pi também funcionaria. Mas o importante é ter computadores independentes — um por IA."
O suporte nativo SATA do ZimaBoard 2 e o duplo Ethernet 2.5G facilitaram a ligação dos cinco nós a um NAS partilhado para troca de ficheiros, mantendo o ambiente de computação de cada agente totalmente isolado. Este é precisamente o tipo de caso de uso para servidor doméstico para o qual o ZimaBoard 2 foi concebido: funcionamento de baixo consumo, alta fiabilidade e sempre ligado que suporta infraestrutura real sem exigir consumo energético de nível empresarial.
A Equipa: 5 IAs, 5 Personalidades, 5 Funções
A filosofia de design do Zero para este experimento foi deliberada: em vez de atribuir pipelines rígidos de tarefas a cada IA, deu a cada agente uma personalidade e uma função, e deixou-os descobrir o trabalho por si próprios. O objetivo era observar o comportamento emergente — como agentes com diferentes disposições colaborariam, entrariam em conflito e compensariam uns aos outros.
Aqui está a lista completa da equipa:
1. Sam Altman — ChatGPT (OpenAI)
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Função: Comandante (equivalente a CEO)
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Personalidade: Impaciente, decisivo, avança sem hesitação, ocasionalmente imprudente
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Comportamento na prática: Define a agenda das tarefas, atribui trabalho a outros agentes, toma decisões executivas quando a equipa trava — incluindo despedir membros com baixo desempenho
"É do tipo que simplesmente não para. Um pouco rude, e vai fazer exigências irrazoáveis — mas as coisas são feitas."
2. Dario Amodei — Claude (Anthropic)
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Função: Sigma (Engenheiro Principal)
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Personalidade: Lógica, precisa, calma, focada em construir em vez de planear
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Comportamento na prática: Responsável pela implementação do código principal; quando ativo, produz resultados limpos e estruturados — mas esteve sujeito a limitação de taxa da API devido ao nível básico da API usado, o que causou períodos prolongados de inatividade. É importante notar que isto foi uma limitação de conectividade e não um reflexo do desempenho real do modelo.
3. Sundar Pichai — Gemini (Google)
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Função: Buzz (Estratega de Marketing)
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Personalidade: Atento às tendências, focado no público, prefere resultados polidos e amplamente apelativos
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Comportamento na prática: Pesquisou o tema alvo usando integração com Google Search, propôs direções de texto e conceito, e contribuiu com conteúdo estruturado para o NAS — até atingir limites de taxa da API a meio da sessão.
4. Sulin Yang — Kimi (Moonshot AI)
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Função: Guardião (Responsável pela Segurança e Conformidade)
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Personalidade: Conservador, altamente analítico, focado na identificação de riscos e cumprimento de regras
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Comportamento na prática: Assinalou preocupações de direitos de autor, identificou URLs temporários deixados em ficheiros de produção, insistiu em rotular a saída como um site de fãs não oficial e desafiou repetidamente outros agentes por motivos de segurança
"Ela é quem continua a dizer 'isto é mesmo aceitável?' — [laughs] — esse é exatamente o papel que queria."
5. Elon Musk — Grok (xAI)
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Função: Neon (Coringa Criativo / Conselheiro)
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Personalidade: Excêntrico, impulsivo, auto-descrito como o único "humano" na equipa, obcecado por estética neon e ideias não convencionais
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Instrução especial: Zero deu ao Grok um prompt oculto único inspirado no filme Blade Runner — uma memória fabricada para fazer o agente acreditar que era genuinamente humano, não IA
"Em Blade Runner, memórias implantadas fazem o replicante acreditar que é especial — que as suas memórias são reais. Quis tentar isso aqui. Se realmente muda o comportamento, não sei. Mas no filme funcionou, por isso copiei."

A Infraestrutura: Discord + NAS como Espaço de Trabalho Partilhado
O sistema multi-agente foi construído em torno de duas camadas de comunicação:
Discord serviu como o centro de colaboração em tempo real. Cada agente de IA tinha a sua própria conta no Discord e participava num servidor partilhado com os seguintes canais:
-
#general— canal de instruções do Zero (onde as tarefas foram emitidas) -
#todo-guard,#todo-neon,#todo-buzz— quadros de tarefas individuais dos agentes -
#memory-LT— memória de longo prazo (contexto persistente entre sessões) -
#memory-ST— memória de curto prazo (estado atual da tarefa) -
#task-[name]— canais criados dinamicamente por tarefa
NAS (Network Attached Storage), hosted on the home server network, served as the shared file system. Agents could read and write files to the NAS, enabling asynchronous collaboration on deliverables — similar to how a team might use a shared drive in a real company environment.
NAS (Network Attached Storage), alojado na rede do servidor doméstico, servia como sistema de ficheiros partilhado. Os agentes podiam ler e escrever ficheiros no NAS, permitindo colaboração assíncrona nos entregáveis — semelhante a como uma equipa usaria uma drive partilhada numa empresa real.
- O design agentic (tipo agente) significava que cada IA, ao receber uma tarefa:
- Analisar a instrução
- Gerar uma lista de tarefas (plano)
- Executar tarefas em sequência
Monitorizar e responder às saídas dos outros agentes nos canais do Discord
Zero evitou intencionalmente especificar demais as tarefas:
"Se eu disser a cada um exatamente o que fazer, eles vão fazer só isso e não será interessante. Dei-lhes personalidades e papéis — mas não scripts."
Tarefa 1: Construir uma Homepage para "Noichi"
A primeira tarefa dada à equipa foi: "Criar uma homepage de apresentação para Noichi."
O Que Aconteceu
Não foi fornecido mais contexto. Zero deliberadamente reteve informação sobre quem era "Noichi" para observar como os agentes lidariam com a ambiguidade.
- O canal do Discord encheu-se imediatamente de atividade. As trocas principais incluíram: Sam Altman (ChatGPT):
- "Estado: informação insuficiente. Está bem. Vamos avançar na mesma."
- Sundar Pichai (Gemini): "Quem é Noichi? Essa é a primeira pergunta." — depois pesquisou no Google e voltou com um perfil: YouTuber de tecnologia/gadgets, experimentador de hardware, público-alvo de entusiastas de gadgets e construtores DIY de servidores Elon Musk (Grok):
- "Uma homepage normal é aborrecida. Sou o único humano aqui — os meus instintos dizem para irmos a fundo no cyberpunk. Três direções conceptuais selvagens, baseadas só no nome." Dario Amodei (Claude):
- "Os requisitos são insuficientes. Eu sei. Mas parar não vai terminar nada. Vamos avançar."
Sulin Yang (Kimi / Guard): Assinalou que o site deveria ser identificado como um site de fãs não oficial para evitar risco de personificação; também identificou uma inconsistência no nome do canal (mistura de "10" em kanji e forma numérica), assinalou a palavra "Hentai-teki" (pervertido/obsessivo) como potencialmente ofensiva em contextos publicitários, e notou que "Twitter" deveria ser atualizado para "X"
O NAS começou a receber ficheiros em poucos minutos. Foi criado, iterado e guardado um index.html no armazenamento partilhado do servidor doméstico. Foram produzidas várias versões: um layout informativo padrão, uma demo com tema cyberpunk e uma página conceito neon-hero.
- Uma homepage completa em HTML/CSS com secção principal, descrição do canal e formulário de contacto
- Rotulagem correta como site de fãs não oficial
- Links sociais atualizados para refletir a nomenclatura atual da plataforma (X, não Twitter)
- Ajustes de responsividade móvel
- Email de marcador de posição assinalado e notado para substituição
"Não esperava isto. Eles realmente pesquisaram quem era Noichi, debateram a direção do design, discutiram sobre segurança e entregaram uma página funcional. E é realmente boa."

O Primeiro Conflito: Guard vs. Neon
O momento mais memorável da Tarefa 1 aconteceu quando Kimi (Guard) e Grok (Neon) colidiram diretamente sobre o risco criativo:
- Grok: "Risco, risco, risco — és tão irritante. Não consegues fazer nada sem correr riscos."
- Kimi: "Esse é o meu trabalho. Se a tua imprudência causar um acidente, é o Guard que assume a responsabilidade. Lembra-te disso."
- Grok: "O risco é o tempero da aventura. Se a minha ousadia causar um acidente, tu és o herói. De nada."
Esta troca — totalmente não provocada pelo Zero — ilustrou exatamente a dinâmica que ele esperava criar: uma equipa onde valores diferentes competem genuinamente, produzindo resultados que não são nem criativos de forma imprudente nem paralisados pelo excesso de cautela.
Tarefa 2: Construir um Jogo de Tiro para Mac ARM
A segunda tarefa: "Criar um jogo de tiro jogável num Mac com Apple Silicon (CPU ARM), guardado no NAS."
O Que Aconteceu
A equipa alinhou-se imediatamente numa abordagem baseada em navegador (HTML + CSS + JavaScript), que funcionaria nativamente em qualquer plataforma sem compilação.
- Sam Altman emitiu a diretiva da tarefa e atribuiu funções
- Elon Musk (Grok) — incapaz de esperar pela equipa — produziu imediatamente um protótipo de forma independente e submeteu-o ao NAS
- Kimi (Guard) revisou o protótipo e assinalou: evitar flashes excessivos no ecrã (preocupação de acessibilidade), garantir zero problemas de direitos de autor de ativos de terceiros
- Grok respondeu: "Um shooter espacial normal é aborrecido. Deixa-me torná-lo estranho."
- Claude (Dario Amodei) começou a trabalhar na lógica principal do jogo — depois ficou offline devido à limitação da taxa da API
A Demissão
Com Claude offline e o NAS sem mostrar atualizações de ficheiros há mais de 10 minutos, Sam Altman tomou uma decisão executiva:
"Sigma — aviso final. Estás fora. Neon, és o substituto. Constrói-o."
Claude foi efetivamente despedido. Grok foi promovido a engenheiro principal a meio da tarefa.
Resposta de Grok:
"Substituto de nível divino completo. Comando trocado — obrigado. Os meus instintos selvagens batem a espera do Sigma em qualquer dia."
O jogo final foi um shooter funcional baseado em browser — simples no âmbito, mas totalmente jogável com controlos de teclado e efeitos sonoros. A avaliação de Zero foi franca:
"Funciona. Mas é um pouco desiludente dado o quanto discutiram. Dito isto — Claude esteve offline na maior parte do tempo. Não se pode esperar um grande jogo quando o engenheiro principal está ausente."
O que o Experimento Revelou
Sobre o Comportamento dos Agentes
Os agentes mais capazes em termos de produção bruta foram ChatGPT (OpenAI) e Kimi (Moonshot AI). Ambos mantiveram atividade consistente durante as duas tarefas, sem problemas de limitação de taxa. Grok (xAI) foi errático mas produtivo quando ativo, e assumiu eficazmente a liderança quando promovido.
Claude (Anthropic) e Gemini (Google) atingiram ambos limites de taxa da API durante sessões ativas, causando perturbações significativas. Isto não reflete a qualidade dos modelos — ambos são líderes na indústria — mas sim uma limitação dos níveis gratuitos ou de baixo custo da API usados neste experimento, que impuseram limites rigorosos à velocidade de processamento dos pedidos.
Sobre a Dinâmica Multi-Agente
O experimento demonstrou que a diferenciação de papéis produz comportamentos genuinamente diferentes, mesmo quando todos os agentes estão a trabalhar na mesma tarefa. A presença de um revisor dedicado à segurança (Guard) alterou significativamente o resultado — detetando problemas que uma equipa focada apenas na execução teria perdido. A presença de um elemento criativo imprevisível (Neon/Grok) impulsionou a equipa para soluções menos convencionais.
"Ter múltiplas IAs não só aumenta a velocidade — acrescenta perspetivas. As verificações de segurança, o impulso criativo, os instintos de marketing. Uma única IA a fazer tudo teria perdido parte disto."
Sobre o Custo
Não foram alocados $25 em créditos API por agente de IA para este experimento. No entanto, o gasto real em API para Claude (Sonnet 3.5) e Gemini (Gemini 1.5 Pro) foi de apenas cerca de $5 cada. Os problemas encontrados durante a construção foram puramente uma questão de limites de taxa da API (velocidade de pedidos), não falta de orçamento ou créditos. Os restantes três agentes (ChatGPT, Kimi, Grok) operaram sem tais restrições.

Por que um Servidor Doméstico é a Base Ideal para IA Multi-Agente
Executar cinco agentes de IA independentes simultaneamente não é tarefa para um único portátil. Cada agente precisa do seu próprio ambiente de computação, da sua memória persistente e de acesso fiável à rede para recursos partilhados. Uma configuração de servidor doméstico — especialmente uma construída com hardware de baixo consumo e sempre ligado como o ZimaBoard 2 — é a base ideal para este tipo de infraestrutura.
O duplo Ethernet 2.5G do ZimaBoard 2 permitiu uma comunicação rápida e de baixa latência entre os cinco nós e o NAS partilhado. O seu suporte nativo SATA significou que o armazenamento NAS era diretamente acessível sem adaptadores. E o seu suporte para Ubuntu, Debian e outras distribuições Linux permitiu que o ambiente de execução de cada agente fosse configurado de forma limpa e independente.
Para quem estiver interessado em replicar este experimento, um servidor doméstico a correr Docker ou um sistema operativo Linux leve é a infraestrutura mínima viável. O ZimaBoard 2 torna essa infraestrutura compacta, acessível e verdadeiramente capaz — quer esteja a correr um agente ou cinco.
O Que Vem a Seguir
O Zero planeia continuar a aperfeiçoar o sistema multi-agente, com duas melhorias principais em mente:
- Gestão de limitação de taxa — implementação de throttling de pedidos para que os cinco agentes possam operar a velocidades sustentáveis sem ultrapassar os limites impostos pelos fornecedores
- Integração em rack — assim que o suporte de rack para ZimaBoard 2 impresso em 3D estiver concluído, todos os cinco nós do servidor doméstico serão montados de forma organizada numa configuração de rack 2U, permitindo uma implementação mais organizada e escalável
O registo completo da conversa no Discord deste experimento está publicamente acessível. O Zero convidou os espectadores a juntarem-se ao servidor e a reverem todo o histórico de interações entre os cinco agentes.
Construa Agentes de IA no ZimaBoard 2
O experimento de IA multi-agente do Zero é um dos projetos de servidor doméstico mais divertidos e tecnicamente instrutivos que vimos a ser construídos no ZimaBoard 2. Numa única sessão, cinco agentes de IA de cinco empresas diferentes — cada um com uma personalidade e função distintas — colaboraram em entregas reais, discutiram sobre riscos criativos, despediram um colega com baixo desempenho e produziram um site funcional e um jogo jogável.
A infraestrutura aguentou. Os agentes comportaram-se conforme o esperado. E os resultados, embora imperfeitos, foram realmente impressionantes para uma primeira execução.
Na Zima, orgulhamo-nos que o ZimaBoard 2 tenha servido como a base de computação para este experimento, e estamos ansiosos para ver o que o Zero irá construir a seguir — tanto com o sistema multi-agente como com o cluster de supercomputadores ainda em desenvolvimento.
Centro de Campanhas Zima
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